这几天再看 virtrual-dom，关于两个列表的对比，讲到了 Levenshtein distance 距离，周末抽空做一下总结。 Levenshtein Distance 介绍 在信息理论和计算机科学中，Levenshtein 距离是用于测量两个序列之间的差异量（即编辑距离）的度量。两个字符串 ...
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2019-07-02 19:39:41
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"计算字符串距离" 同样也是字符串距离计算问题，参考 "一本通 1276：【例9.20】编辑距离" Code: c++ include include include using namespace std; //Mystery_Sky // define INF 0x3f3f3f3f define ...
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2019-06-14 23:31:58
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"编辑距离" Code: c++ include include include using namespace std; //Mystery_Sky // define INF 0x3f3f3f3f define M 3000 int f[M][M]; int len_a, len_b; char ...
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2019-06-14 21:47:33
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72. Edit Distance 0. 参考文献 | 序号 | 文献 | | | | | 1 | "LeetCode 72. Edit Distance 最短字符串编辑距离 动态规划" | 1.题目 Given two words word1 and word2 , find the minimu ...
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2019-05-26 17:48:50
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给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse ...
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2019-05-23 21:09:44
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最近看到一些动态规划的东西讲到莱文斯坦距离(编辑距离)的计算，发现很多都讲的不是很清楚，比较难理解，自己思考过后重新给大家讲解一下； ...
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2019-05-18 00:25:47
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/***** 定义状态： DP[i][j]其中i表示word1前i个字符，j表示Word2前i个字符 DP[i][j]表示单词1前i个字符匹配单词2前j个字符，最少变换次数； 状态转移： for i:[0,m] for j:[0,n] if(word1[i-1]==word2[j-1]) DP[i] ...
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2019-05-16 15:07:53
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72.Edit Distance（编辑距离） 题目： 给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 思路： 多次选择试图得到最优解，那么考虑动态规划。 先假设word1有len1位，word2有len2 ...
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2019-05-13 17:47:27
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最短编辑距离 js function levenshteinDistance(a,b){ //生成表 const distanceMatix = Array(a.length + 1).fill(null).map(() = Array(b.length + 1).fill(null)) //第一行 ...
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2019-05-03 14:30:10
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给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 示例 1: 示例 2: ...
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2019-04-14 15:47:04
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